原来Transformer就是一种图神经网络这个概念你清楚吗?.md

机器学习在于算法的创建和开发，这些算法允许机器学习自身，并随着时间的流逝逐渐改善其行为。 这种学习越有效，用于描述问题的数据集的特征就越具有代表性。 因此，一个重要的目标是正确选择（并可能减少数量）最

提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数，引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点，用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化，使RBF网络不仅可以

本 文针对前位神经 网络误差反 向传播算法 48 3 算法 7收敛速度慢 且常 常收敛于 局 部 极小值等缺 陷 , 提出 了一种墓 于推广卡尔受撼波估计 的快 速学 习 新方 法 , 与 83 算

建立了一种基于模糊逻辑推理的神经网络.由样本获取的初始规则确定规则层神经元个数,并确立模糊化层与规则层之间的连接.利用黄金分割法确定模糊化层隶属度函数的初始中心和宽度;根据初始规则的结论确定清晰化层的

一种改进RBF神经网络的机器人轨迹规划方法：在应用径向基函数RBF(RadialBasisFunction)神经网络对机器人进行轨迹规划时，为解决一般学习算法中收敛速度慢、学习精度不高的问题。提出一种

提出一种改进的神经网络属性选择方法。该方法用敏感度分析法对初始属性集中的属性进行排序,剔除次要属性实现降维,用BP神经网络进行属性选择以找到最小属性集。仿真结果表明该方法效果良好。

对模糊ART神经网络模型中的类别选择方法进行改进，并在权值向量的修改规则中引入隶属度，得到一种改进的Fuzzy ART学习算法。IRIS数据分类结果证明了新方法的可行性。

近十年来,人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用,尽管拥有强大的模拟预测能力,深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上,GPU,ASIC,FPGA都是解决庞大计

用神经网络实现数字预失真的一种方法,提出一种基于遗传算法和低阶广义记忆多项式实值神经网络的射频功率放大器数字预失真 方法。该方法将遗传算法优化的低阶广义记忆多项式模型与神经网络模型进行级联来增强校正模

通过对标准遗传算法进行改进,给出了一种主从式遗传算法,该算法能够对多层前馈神经网络的拓扑结构进行有效优化,选择权重的初始化范围,隐含层的节点数以及输入层节点等,同时也解决了BP算法易于陷入局部极小的问